ตั้งแต่การถือกำเนิดของ IPL ในปี 2008 ลีกนี้ได้กลายเป็นแม่เหล็กดึงดูดผู้ชมทั่วทุกมุมโลกด้วยความตื่นเต้น เร้าใจ ผลัดแพ้ชนะกันได้ทุกวินาทีจนแฟนๆลุ้นระทึกไปกับทุกแมตช์การแข่งขัน ภายในระยะเวลาสั้นๆ IPL ได้กลายเป็นลีกคริกเก็ตที่สร้างรายได้สูงที่สุด
ซึ่งในระหว่างการแข่งขันคริกเก็ตเรามักจะเห็นการวิเคราะห์โอกาสชนะของแต่ละทีมบน
สกอร์บอร์ด ซึ่งการคาดการณ์เหล่านี้มักอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตก่อนที่จะมีการพัฒนาเทคโนโลยีในการคาดเดาผลการแข่งขันขึ้น
โดยในบทความนี้จะมาดูวิธีการคาดเดาผลการแข่งขันโดยใช้ RNN (Recurrent Neural Network) ซึ่งเป็นโมเดล Deep Learning ประเภทหนึ่งที่เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบลำดับ (Sequential data) โดยกระบวนการทำจะทำใน Google colab ส่วน Dataset ที่นำมาใช้จะเป็นข้อมูลสถิติต่างๆของแต่ละทีมใน IPL ตั้งแต่ปี 2008 - 2017
ขั้นตอนการทำ
1 นำเข้า Library ที่จำเป็นต้องใช้ ลงใน Google colab
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import preprocessing
import keras
import tensorflow as tf
2 นำข้อมูลทั้งสองชุดเข้า Google colab และใช้ .read_csv() เก็บข้อมูลไว้ในรูปแบบของ Dataframe ผ่าน Pandas และแสดงตัวอย่างข้อมูล 5 แถวแรกของแต่ละชุด
ดาวน์โหลดข้อมูล:
ipl_data.csv - Google Drive
drive.google.com
การนำข้อมูลเข้า Google colab สามารถกดอัปโหลดใน google colab ได้ผ่านปุ่มรูปโฟลเดอร์ตามภาพ
Code อ่านไฟล์csvและแสดงผล5แถวแรกของข้อมูล
ipl = pd.read_csv('ipl_dataset.csv')
ipl.head()
ภาพตัวอย่างข้อมูล 5 แถวแรก
3 เตรียมข้อมูลโดยสร้างชุดข้อมูลชุดใหม่ที่ตัดข้อมูลบางส่วนจากชุดข้อมูลดั้งเดิม โดยจะเก็บไว้เฉพาะข้อมูลที่ต้องการนำมาใช้เท่านั้น
Code เตรียมข้อมูลชุดใหม่
#Dropping certain features
df = ipl.drop(['date', 'runs', 'wickets', 'overs', 'runs_last_5', 'wickets_last_5','mid', 'striker', 'non-striker'], axis =1)
4 เตรียมข้อมูลเพิ่มเติมโดยจะแบ่งชุดข้อมูลออกเป็น 2 ส่วน คือ ตัวแปรอิสระ (X) และตัวแปรตาม (y) โดยตัวแปรตามหรือ ค่า y ของเราคือคะแนนรวม
X = df.drop(['total'], axis =1)
y = df['total']
5 แปลงข้อมูลที่เป็นข้อความใน dataset ด้วยการ label encoding โดยจะทำการกำหนดค่าให้กับข้อมูลต่างๆและสร้าง mapping เพื่อให้สามารถแปลงค่ากลับคืนสู่ข้อมูลเดิมเพื่อให้ระบบวิเคราะห์ผลได้ง่าย
#Label Encoding
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# Create a LabelEncoder object for each categorical feature
venue_encoder = LabelEncoder()
batting_team_encoder = LabelEncoder()
bowling_team_encoder = LabelEncoder()
striker_encoder = LabelEncoder()
bowler_encoder = LabelEncoder()
# Fit and transform the categorical features with label encoding
X['venue'] = venue_encoder.fit_transform(X['venue'])
X['bat_team'] = batting_team_encoder.fit_transform(X['bat_team'])
X['bowl_team'] = bowling_team_encoder.fit_transform(X['bowl_team'])
X['batsman'] = striker_encoder.fit_transform(X['batsman'])
X['bowler'] = bowler_encoder.fit_transform(X['bowler'])
6 แบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึก (Train data) และ ชุดทดสอบ (Test data)
โดยจะแบ่งข้อมูลทั้งหมดออกเป็น 2 ชุด: ชุดฝึก (70%) และชุดทดสอบ (30%)
ชุดฝึก : โมเดล AI เราจะใช้ข้อมูลส่วนนี้ในการฝึกฝน
ชุดทดสอบ : โมเดล AI เราใช้ข้อมูลส่วนนี้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
แยกข้อมูลตามประเภท
X_train เก็บข้อมูล ตัวแปรอิสระ (Input Features) สำหรับชุดฝึก
X_test เก็บข้อมูล ตัวแปรอิสระ (Input Features) สำหรับชุดทดสอบ
y_train เก็บข้อมูล ตัวแปรตาม (Target Variable) สำหรับชุดฝึก
y_test เก็บข้อมูล ตัวแปรตาม (Target Variable) สำหรับชุดทดสอบ
# Train test Split
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
7 ปรับขนาดฟีเจอร์ (Feature Scaling)
การปรับขนาดฟีเจอร์จะเหมือนการปรับขนาดไม้บรรทัดให้ทุกฟีเจอร์อยู่บนมาตรฐานเดียวกัน
ช่วยให้โมเดล AI ทำงานได้ดีขึ้น
เราใช้เทคนิค Min-Max Scaling กับฟีเจอร์ ตัวแปรอิสระ (X) ทั้งในชุดฝึกและชุดทดสอบ
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
# Fit the scaler on the training data and transform both training and testing data
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
8 ในขั้นตอนนี้จะออกแบบและปรับแต่ง Neural Network ที่เหมาะสมกับการคาดเดาผลการแข่งขันของAI โดยใช้ code โครงสร้าง RNN (Recurrent Neural Network)
# Define the neural network model
model = keras.Sequential([
keras.layers.Input( shape=(X_train_scaled.shape[1],)), # Input layer
keras.layers.Dense(512, activation='relu'), # Hidden layer with 512 units and ReLU activation
keras.layers.Dense(216, activation='relu'), # Hidden layer with 216 units and ReLU activation
keras.layers.Dense(1, activation='linear') # Output layer with linear activation for regression
])
# Compile the model with Huber loss
huber_loss = tf.keras.losses.Huber(delta=1.0) # You can adjust the 'delta' parameter as needed
model.compile(optimizer='adam', loss=huber_loss) # Use Huber loss for regression
9 ฝึกโมเดล
# Train the model
model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_data=(X_test_scaled, y_test))
โดยเราสามารถฝึกโมเดลด้วยเมธอด fit และหลังจากการฝึกจะเก็บค่า Loss ไว้ของข้อมูลชุดฝึกและชุดทดสอบโดย
ค่า Loss ยิ่งน้อย = AI ทำงานได้แม่นยำมาก
Code plotกราฟค่า loss
model_losses = pd.DataFrame(model.history.history)
model_losses.plot()
ผลลัพท์
10 ประเมินผลโมเดล
ในขั้นตอนนี้ เราทดสอบโมเดลด้วยชุดทดสอบ และเก็บผลลัพธ์ไว้ในตัวแปร predictions = model.predict(X_test_scaled) คะแนนนี้เป็นคะแนนจากการทดสอบการคาดเดาผลที่โมเดลเรียนรู้
# Make predictions
predictions = model.predict(X_test_scaled)
from sklearn.metrics import mean_absolute_error,mean_squared_error
mean_absolute_error(y_test,predictions)
11 สร้าง Interactive widget
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display, clear_output
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
venue = widgets.Dropdown(options=df['venue'].unique().tolist(),description='Select Venue:')
batting_team = widgets.Dropdown(options =df['bat_team'].unique().tolist(), description='Select Batting Team:')
bowling_team = widgets.Dropdown(options=df['bowl_team'].unique().tolist(), description='Select Batting Team:')
striker = widgets.Dropdown(options=df['batsman'].unique().tolist(), description='Select Striker:')
bowler = widgets.Dropdown(options=df['bowler'].unique().tolist(), description='Select Bowler:')
predict_button = widgets.Button(description="Predict Score")
def predict_score(b):
with output:
clear_output() # Clear the previous output
# Decode the encoded values back to their original values
decoded_venue = venue_encoder.transform([venue.value])
decoded_batting_team = batting_team_encoder.transform([batting_team.value])
decoded_bowling_team = bowling_team_encoder.transform([bowling_team.value])
decoded_striker = striker_encoder.transform([striker.value])
decoded_bowler = bowler_encoder.transform([bowler.value])
input = np.array([decoded_venue, decoded_batting_team, decoded_bowling_team,decoded_striker, decoded_bowler])
input = input.reshape(1,5)
input = scaler.transform(input)
#print(input)
predicted_score = model.predict(input)
predicted_score = int(predicted_score[0,0])
print(predicted_score)
predict_button.on_click(predict_score)
output = widgets.Output()
display(venue, batting_team, bowling_team, striker, bowler, predict_button, output)
การใช้งานโมเดล
เมื่อกดรัน code
predict_button.on_click(predict_score)
output = widgets.Output()
display(venue, batting_team, bowling_team, striker, bowler, predict_button, output)
จะมีหน้า widget ขึ้นมาให้กด
โดยเราสามารถเลือก สนามที่ใช้แข่งขัน, ทีมที่เข้าแข่งขันทั้ง 2 ทีม, ผู้เล่นตำแหน่ง striker ในเกมนัดนั้นและผู้เล่นตำแหน่ง bowler ในเกมนัดนั้น
เมื่อเลือกครบให้กด Predict score จะสามารถใช้งาน AI ได้
ตัวอย่างผลลัพท์ที่ได้ :
1 สนามแข่ง : M Chinnaswamy stadium
ทีมที่แข่ง : Kollkata Knight Rider และ Royal Challengers Bangalore
ผู้เล่นตำแหน่ง Striker : DJ Hussey
ผู้เล่นตำแหน่ง Bowler : B Akhil
ผลคะแนนของการแข่งขัน : 174
2 สนามแข่ง : M Chinnaswamy stadium
ทีมที่แข่ง : Mumbai Indians และ Delhi Daredevils
ผู้เล่นตำแหน่ง Striker : M Ntini
ผู้เล่นตำแหน่ง Bowler : D wiese
ผลคะแนนของการแข่งขัน : 161
สรุปผล
จากผลการทดลองใช้ AI คาดเดาผลการแข่งขัน IPL ซึ่งสามารถคาดเดาผลคะแนนของเกมแต่ละนัดออกมาได้ชัดเจน โดยใช้ RNN (Recurrent Neural Network) โดยความแม่นยำจะขึ้นอยู่กับจำนวนของข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกซึ่งสังเกตุได้จากกราฟค่า Loss ที่น้อยลงอย่างต่อเนื่อง
โดยหากผู้อ่านที่เป็นแฟนกีฬาคริกเก็ตอยากให้ AI คาดเดาผลการแข่งขันได้แม่นยำมากขึ้นก็สามารถหาข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและมากพอให้ AI สามารถฝึกฝนเพื่อให้ทำงานได้ดีขึ้นได้เพื่อความสนุกในการติดตามผลการแข่งขันในอนาคตได้เช่นกันครับ
อ้างอิง
1
https://www.geeksforgeeks.org/ipl-score-prediction-using-deep-learning/?ref=rp
2 https://drive.google.com/file/d/1qlm4OnaAM3bdgti9xyUqK3eSFokjYdA-/view
Top comments (0)